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본 연구는 상호대차활성화에 따른 이.공계열 외국학술지의 이용빈도를 조사해보고, 외국학술지 분담구독의 모델을 제시하는데 그 목적이 있다. 본 이용연구는 2000년도 E대학도서관의 459종의 구독학술지와 144종의 분담구독 학술지를 포함한 총 603종을 평가대상으로 하여 관내 이용통계와 상호대차통계를 분석한 것이다. 본 연구결과 439종의 학술지가 1회 이상 이용되었으며, 164종의 불용학술지가 조사되었다. 또한 E대학 이용자의 이용빈도와 JCR의 주제분야별 총인용빈도 상위학술지간에는 상관성이 있는 것으로 나타났다. 다양한 이용분석을 통하여 본 연구는 효과적인 학술지 관리방안을 제시하였다.

Abstract

The purpose of this use study is to evaluate foreign science and technology serials with reference to the result of interlibrary loan activity and to present the model of cooperative acquisition. This study was based upon an analysis of actual use data by library users and interlibrary loan from March 1, 2000 to February 28, 2001. 603 titles of foreign serials which were composed of 459 subscription titles of E University Library and 144 cooperative acquisition titles in the fields of science and technology were analyzed. The study reveals that only 439 serials(72.8%) were used even more once and 164 serials were not used at all during 1 year interval. A relationship was found between rankings of serials as measured by use and JCR citation ranking. Based upon various aspects of use analysis, this study suggested effective techniques for managing academic serials.

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이용자의 정보요구를 파악하기 위한 다양한 방법 중 로그 분석 방법은 이용자의 실제 검색 행위를 사실적으로 반영하고, 대다수 이용자의 전반적인 이용행태를 분석할 수 있다. 이에 본 연구에서는 국가기록원 웹 포털서비스를 통해 입수된 대량의 질의로그 빅데이터를 기반으로 이용자의 정보요구를 파악하기 위해 1) 질의에 내포된 정보요구 유형별과 2) 검색결과로 제공한 기록 유형별 분석을 진행하였다. 분석에 활용한 질의로그는 국가기록원이 웹을 통해 검색서비스를 제공한 2007년부터 2018년 12월까지, 총 141개월 동안 수집된 월별 상위 100개 질의어 1,571,547개를 대상으로 하였다. 나아가 분석결과를 토대로 이용자 검색 만족도를 향상시킬 수 있는 개선방안을 제안하였다. 본 연구의 결과는 국가기록원 검색 서비스 개선 및 고도화를 위한 구체적이고 실질적 방안을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

Abstract

Among the various methods for identifying users’s information needs, Log analysis methods can realistically reflect the users’ actual search behavior and analyze the overall usage of most users. Based on the large quantity of query log big data obtained through the portal service of the National Archives of Korea, this study conducted an analysis by the information type and search result type in order to identify the users’ information needs. The Query log used in analysis were based on 1,571,547 query data collected over a total of 141 months from 2007 to December 2018, when the National Archives of Korea provided search services via the web. Furthermore, based on the analysis results, improvement methods were proposed to improve user search satisfaction. The results of this study could actually be used to improve and upgrade the National Archives of Korea search service.

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Abstract

This study aims at proposing three prestige indices—closeness prestige, input domain, and proximity prestige- as useful measures for the impact of a particular node in citation networks. It compares these prestige indices with other impact indices as it is still unknown what dimensions of impact these indices actually measure. The prestige indices enable us to distinguish the most prominent actors in a directed network, similar to the centrality indices in undirected networks. Correlation analysis and principal component analysis were conducted on the author citation network to identify the differentiated implications of the three prestige indices from the existing impact indices. We selected simple citation counting, h-index, PageRank, and the three kinds of centrality indices which assume undirected networks as the existing impact measures for comparison with the three prestige indices. The results indicate that these prestige indices demonstrate distinct impact dimension from the other impact indices. The prestige indices reflect indirect impact while the others direct impact.

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본 연구는 한국과학기술정보연구원(KISTI)에서 개발하고 있는 국가연구데이터커먼즈(KRDC)를 실제 이용할 국가과학기술연구회(NST) 산하 정부출연연구기관의 연구데이터 관리자를 대상으로 연구데이터를 분석하기 위한 인프라와 서비스의 현황을 파악하고, KRDC 체계 구축과 관련한 연구데이터 관리자들의 인식을 조사하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 KISTI를 제외한 24개의 정부출연연구기관을 대상으로 설문을 실시하였으며, 설문조사에 응답한 15개 기관 중 후속 인터뷰에 동의한 9개 기관의 연구데이터 관리자를 대상으로 인터뷰를 수행하였다. 설문 결과, 대부분의 기관들이 관련 서비스를 제공하고 있었으며, 연구데이터 활용을 위한 통합 분석 프레임워크의 도입과 외부에 공개된 분석 SW를 사용할 수 있는 체제에 대한 제공 의향 역시 높은 것으로 나타났다. 한편 후속 인터뷰를 통해 각 기관별로 제공하는 분석 서비스의 외부 공개 현황을 파악해보았을 때, 매우 소수의 기관만이 이를 외부에 공개하고 있었다. 이러한 연구 결과를 분석해보면, 프레임워크를 통해 분석 인프라와 서비스가 제공될 경우 활용하고자 하는 수요가 있으나, 각 기관에서 보유하고 있는 분석 자원을 공개 및 공유하기 어렵다는 것을 알 수 있다. KRDC 체계 구축을 위해서는 연구 현장에서의 분석 인프라와 분석 서비스의 공유가 필수적인 만큼 연구 현장에서의 인식 전환, 나아가 제도적 변화가 필요하며, 후속 인터뷰에서 제시된 시스템의 편리성, 보안, 보상체계 등을 잘 고려하는 정책을 수립하기 위해 노력할 필요가 있다.

Abstract

The purpose of this study is to identify the current status of infrastructure and services for analyzing research data for research data managers at government-funded research institutions under the National Research Council for Science and Technology (NST) who will actually use the Korea Research Data Commons (KRDC), which is being developed by the Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) and to investigate the perceptions of research data managers related to the establishment of KRDC system. For the study, we conducted a survey targeting 24 government-funded research institutes, excluding KISTI, and interviewed research data managers from 9 of the 15 institutions surveyed who agreed to follow-up interviews. As a result of the survey, most institutions were providing related services, and their willingness to introduce an integrated analysis framework for the use of research data and provide a system for using externally released analysis software was also high. Meanwhile, when we investigated the external disclosure status of each institution’s analysis services through follow-up interviews, only a minimal number of institutions were disclosing them to the outside world. The findings reveal that there is a demand to utilize analysis infrastructure and services when provided through the framework. However, it is difficult to disclose and share the analysis resources held by each organization. In order to establish the KRDC system, it is essential to share research sites’ analysis infrastructure and services, and in addition, changes in the perception of research sites and institutional changes are necessary. Furthermore, there is a need to establish policies that consider the system’s convenience, security, and compensation system raised in the follow-up interviews.

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Abstract

Since the 1990s, informetrics has grown in popularity among information scientists. Today it is a general discipline that comprises all kinds of metrics, including bibliometrics and scientometrics. To illustrate the dynamic progress of this field, this study aims to identify the structure and infrastructure of the informetrics literature using statistical and profiling methods. Informetrics literature was obtained from the Web of Knowledge for the years 2001-2010. The selected articles contain least one of these keywords: ‘informetrics’, ‘bibliometrics’, ‘scientometrics’, ‘webometrics’, and ‘citation analysis.’ Noteworthy publication patterns of major countries were identified by a statistical method. Intellectual structure analysis shows major research areas, authors, and journals.

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본 연구는 이용자, 이용 중단자, 비이용자의 공공도서관에 대한 인식수준의 차이 및 공공도서관 비이용 요인에 대한 집단 간 인식수준의 차이를 파악하여 이용 중단자 집단과 비이용자 집단을 이용자 집단으로 유입할 수 있는 방안을 모색하는 데 그 목적이 있다. 연구를 위해 문헌분석과 설문조사 결과의 통계적 분석을 실시하였다. 그 결과, 이용자, 이용 중단자, 비이용자 집단 간 공공도서관에 대한 인식 및 공공도서관 비이용 요인 인식에 있어 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이와 같은 분석결과를 바탕으로 이용 중단자와 비이용자의 공공도서관 인식에 대한 공통 요인, 비이용 요인 및 이용 중단 요인을 나누어 파악하고 이를 개선하기 위한 고려 사항을 제안하였다.

Abstract

This study aims to develop measures to turn former users and non-users of public libraries back into users by understanding the differences between the user, former user and non-user groups in terms of their perceptions to public libraries, as well as the differences between these groups in their perceptions regarding the factors to non-use of public libraries. A literature review and statistical analysis of the results from a questionnaire survey were conducted to identify the differences. The results from the statistical analysis showed significant differences between the user, former user and non-user groups in terms of their perceptions to public libraries and the non-use factors. From the results, we could categorize the factors into common non-use factors, non-use-only factors, and use interrupt factors, and we develop suggestions to improve the factors in order to move non-users and former users to frequent users of the public libraries.

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Abstract

In this study, web link analysis of the Korean National Archives has been performed using LexiURL to show the dynamic web flow of the National Archives and to identify which closely related institutions the archives should seek to cooperate with for developing an institutional strategic plan. Inlink and co-inlink analysis were performed and, to identify related institutions of the Korean National Archives, a comparison was made with other countries such as Australia, England and the United States. Through web link analysis, several features can be detected and future directions are suggested. Most inlinks and co-inlink of the Korean National Archives were from public institutions, indicating that relationships with educational or research institutions are weak. Moreover, Korean National Archives involve fewer web links related to international activities than other countries. Proceeding from these results, educational function, research function and international activities should be fortified. Korean National Archives need to provide more materials for supporting educational and research activities and more cultural interchange among related institutions. Further research with different heritage institutions such as libraries or museums is needed.

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본 연구는 학문의 지적 구조를 분석하는 새로운 분석기법인 저자프로파일링분석과 전통적인 분석기법인 저자동시인용분석을 비교하여 분석함으로써 국내 연구환경에 맞는 지적 구조 분석 방법을 제안하는 데 목적을 두고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 인용색인을 이용하지 않고 학문의 지적 구조를 분석할 수 있는 텍스트마이닝을 이용한 저자프로파일링분석을 통하여 새로운 지적 구조 방법의 유용성을 확인하고자 하였다. 분석대상 학술지는 대한건축학회 논문집 - 계획계를 대상으로 하였다.

Abstract

This study compared Author Profiling Analysis(APA) to Author Co-Citation Analysis (ACA). The former is a new analytic technique on the intellectual structure of a science whereas the latter is a traditional analytic technique. The purpose of this study was to propose appropriate methods to analyze intellectual structure of a science in the Korean research environment. In order to achieve the goal, this study adopted APA using Text Mining for analysis on the intellectual structure of a science rather than relying on citation index in order to determine a potential utility of the new analytic technique that can identify the intellectual structure.

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본 연구는 코로나바이러스감염증-19(이하 코로나바이러스) 백신에 대한 사회적 의견을 파악하기 위해 트위터에서 작성된 백신 관련 게시물들을 분석하였다. 2020년 3월 16일부터 2021 3월 15일까지 1년간 트위터에서 작성된 코로나바이러스 백신 이름을 키워드로 포함한 45,413개의 게시물을 수집하여 분석하였다. 데이터 수집을 위해 활용된 코로나바이러스 백신 키워드는 총 12개이며, 수집된 게시물 수순으로 ‘화이자’, ‘아스트라제네카’, ‘모더나’, ‘얀센’, ‘노바백스’, ‘시노팜’, ‘시노백’, ‘스푸트니크’, ‘바라트’, ‘캔시노’, ‘추마코프’, ‘벡토르’이다. 수집된 게시물들은 수기와 자동화된 방법을 동시 활용하여 키워드 분석, 감성 분석, 및 토픽모델링을 통하여 백신들에 대한 의견을 탐색하였다. 연구결과에 따르면 전반적으로 백신에 대한 부정적인 반응이 많았으며, 백신 접종 후유증에 대한 불안 및 백신의 효능에 대한 불신이 백신들에 대한 부정적인 주요 요소로 파악되었다. 이와는 반대로, 백신 접종에 따른 코로나바이러스 확산 억제에 대한 기대감이 백신에 대한 긍정적인 사회적 요소인 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 기존의 선행연구들이 뉴스 등 대중매체 데이터를 통해 코로나바이러스 백신에 대한 사회적 분위기를 파악하고자 했던 것과 달리, 소셜 미디어 데이터 수집 및 이를 활용한 키워드 분석, 감성 분석, 토픽 모델링 등의 여러 분석방법들을 사용하여 대중들의 의견을 파악하는 것으로 학술적 의의를 지닌다. 또한, 본 연구의 결과는 백신에 대한 사회적 분위기를 반영한 백신 접종 권장 정책 수립 기여라는 실질적 함의를 시사한다.

Abstract

In this study, we aimed to understand the public opinion on COVID-19 vaccine. To achieve the goal, we analyzed COVID-19 vaccine-related Twitter posts. 45,413 tweets posted from March 16, 2020 to March 15, 2021 including COVID-19 vaccine names as keywords were collected. The 12 vaccine names used for data collection included ‘Pfizer’, ‘AstraZeneca’, ‘Modena’, ‘Jansen’, ‘NovaVax’, ‘Sinopharm’, ‘SinoVac’, ‘Sputnik V’, ‘Bharat’, ‘KhanSino’, ‘Chumakov’, and ‘VECTOR’ in the order of the number of collected posts. The collected posts were analyzed manually and automatedly through keyword analysis, sentiment analysis, and topic modeling to understand the opinions for the investigated vaccines. According to the results, there were generally more negative posts about vaccines than positive posts. Anxiety about the aftereffects of vaccination and distrust in the efficacy of vaccines were identified as major negative factors for vaccines. On the contrary, the anticipation for the suppression of the spread of coronavirus following vaccination was identified as a positive social factor for vaccines. Different from previous studies that investigated opinions about COVID-19 vaccines through mass media data such as news articles, this study explores opinions of social media users using keyword analysis, sentiment analysis, and topic modeling. In addition, the results of this study can be used by governmental institutions for making policies to promote vaccination reflecting the social atmosphere.

초록

한국학술지인용색인 KCI의 데이터를 사용한 문헌동시인용 분석을 통해 2004년부터 2013년까지 10년 동안의 한국 문헌정보학의 연구 전선을 구체적으로 파악해보았다. KCI 웹사이트로부터 문헌정보학 분야 핵심 논문 159개와 이를 인용한 논문 정보를 수작업으로 수집하였다. 군집 분석 및 네트워크 분석 결과 27개의 복수 논문 군집과 8개의 단일 논문 군집이 도출되었다. 27개의 복수 논문 군집 중에서 논문 수가 가장 많은 것은 ‘문헌정보학 교육’ 주제 군집이었고, 인용 영향력이 가장 큰 것은 ‘인용분석 & 지적구조 분석’ 주제 군집이었다. 핵심 문헌 집합에 대한 인용 중에서 67.5%는 문헌정보학 내부에서 이루어졌고, 나머지 32.5%는 타 학문 분야로부터 발생한 것이었다. 전반적으로 문헌정보학 분야 내 인용 비율과 인용 영향력 성장 지수를 모두 고려하였을 때, 문헌정보학 분야 내부에서 최근 연구가 가장 활발해지고 있는 연구 전선 주제로는 ‘지역 기록’, ‘인용분석 & 지적구조 분석’, ‘연구동향 분석’의 세 주제가 꼽혔다. 이 연구에서 사용된 분석 기법은 국내 학제적 연구 분야의 연구 전선 분석에 효과적일 것으로 기대된다.

Abstract

By document co-citation analysis with Korean Citation Index (KCI) data, this study accurately identified the research fronts and hot topics in Korean library and information science (LIS) from 2004 to 2013. 159 core papers in LIS domain and their citations are scraped manually from Korean Citation Index web site. In the cluster analysis and network analysis, 159 core papers were grouped into 27 clusters with multiple papers and 8 singlton clusters. Among the 27 clusters which have multple papers, ‘LIS education’ cluster was the largest with 16 core papers, and ‘citation analysis & intellectual structure analysis’ cluster had the strongest citation impact according to the ehs-index. Closer observation of the citations to the core papers in each research front showed that 67.5% of the citations were made by LIS research papers and 32.5% of the citations were made by non-LIS research papers. Considering the share of citations and the citation impact growth index, ‘local documentation’, ‘citation analysis & intellectual structure analysis’, and ‘research trends analysis’ were identified as the most emerging research front in Korean library and information science. The analytical methods used in this study have great potential in discovering the characteristics of research fronts in Korean interdisciplinary research domains.